电网企业债权类资产风险评级模型的构建与应用

肖俊 张庆亮

摘 要：随着我国市场经济的进一步发展，企业选择赊销或采用信用销售形式，已成为扩大市场销售份额的必然路径，但同时必然要承担客户到期不付款或没有付款能力的风险。因此，研究如何健全债权类资产管理，防范债权回收风险是每个企业应关注的重点，也是企业获得现金流、提高市场竞争力的关键。在分析债权类资产风险的影响因素的基础上，借鉴金融行业风险管理的做法，以资产价值安全程度为核心，以电网企业“债权类资产”为对象，构建电网资产风险评级模型，合理评估公司债权类资产的风险和实际价值，形成电网企业债权类资产风险评级标准，进而探讨电网资产风险评级模型的应用。通过建立债权资产的风险评级模型，电网企业能够准确掌握该项资产的风险状态，有效提升企业应收账款的管理质量和能力。

关键词：资产风险评级;债权类资产;评级模型;电网企业

中图分类号：F830.9        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2022）15-0119-03

如何提前发现债权类资产的异常状态，并对异常资产施加影响，避免其沦为不良资产，导致无法回收;如何及时采取处置措施为企业止损，防止电网企业债权类资产流失，是目前电网企业债权类资产风险管理面临的重要课题。对债权类资产的风险评级主要应用阶段评级方法，对贷款资产的风险评级主要应用影响要素评级方法和期望损益评级方法。本文借鉴资产五级评级方法对电网企业债权类资产风险进行五级划分，构建债权类资产评级模型。

一、债权类资产风险影响因素分析

资产按资产形态可以划分为实物类资产、债权类资产和权益类资产。其中，债权类资产（Debt assets）是指在法律性质上具有资产属性的各种债权，是各种经济法律主体在货币财产和其他财产的融通过程中形成的享有增值性收益债权的财产。电网企业债权类资产主要为应收账款，由于应收账款有一定的回收期，且回收存在不确定性，在分析应收账款风险因素时，应从收回金额和资金占用情况两个维度考虑并建立因子模型，债权类资产的风险影响因素及特點如表1所示。

在构建各项资产风险评级模型时，应当保证模型构建输入要素的准确性与可获取性，电网企业债权类资产的模型构建输入要素在获取难度和准确性上具有可行性，本文将针对债权类资产构建电网资产风险评级模型进行风险评级研究。

二、构建电网资产风险评级模型

在评级模型构建中，评级模型一般包括定量评级模型、半定量评级模型和定性评级模型，其评级结果准确性依次降低。电网企业债权类资产主要是应收电费，风险来自企业是否能够及时、足额地收回电费。电费的回收一方面取决于客户的偿付能力和偿付意愿，另一方面取决于电力企业对电费回收的严格管理。由于客户自身的资料来源受限，对客户的信用评级主要基于外部可获取的资料以及对历史行为的评价，债权类资产（应收账款）风险评级模型通过对影响要素构建量化指标，赋予各要素指标评估权重值，并根据应收账款准确的历史数据，使用回归分析，依据其相关性的强弱程度调整权重值，构建半定量评级模型。

由于电网客户逾期或停缴电费后，会承担断电风险，无论是对企业用户或是家庭用户都将产生重要影响。因此，客户还款意愿均较强，造成电费违约的主要原因是企业破产、房屋空置无人管理、电费归属责任存在纠纷等。

目前，电网企业对客户按照电压等级、行业类别和用电类别进行分类。其中，大工业客户数量占到用电总户数的近90%，其特点是电费金额大，回收风险高，需电网企业重点关注。如电费无法收回，采取的措施包括多种催收方式和诉讼;如应收电费账龄超过三年，且有依据表明确实无法回收，则确认坏账损失。对于电费回收风险高的客户，企业往往采用提高结算次数应对回收风险。

基于应收账款价值影响要素，建立应收账款风险评级理论模型，如图1所示。

从应收账款风险评级理论模型图中可以看出，应收账款回收风险（即应收账款价值影响要素）主要包括应收账款回收价值损失和资金占用价值损失两方面。其中，应收账款回收价值损失主要指由于债务人行为违约或由于外部环境的不良影响造成债务人被动违约而形成应收账款无法全部或部分回款的后果;资金占用价值损失主要指由于债务人期望还款期限较长导致这部分资金被占用，债权人丧失对资金的使用价值。通过对各影响要素进行量化形成量化指标，并赋予各要素指标评估权重值，可得到基本的应收账款风险评级模型。各要素指标评估权重值通过获取应收账款历年来回收情况的准确数据，利用回归分析的方法确认，通过该方法我们得到了应收账款风险评级模型各因素的初始权重值，如表2所示。

基于上述权重值，得到应收账款风险评级函数模型为：

应收款风险值=客户违约率得分×15%+抄表频率得分×2%+行业欠费得分×17%+用电增长率得分×21%+客户类型得分×22%+平均逾期天数得分×17%+应收款逾期天数得分×6%

我们假定各风险评级因素得分区间为0—100分，那么由该模型可以看出，应收账款风险值的区间值也应该在[0，100]之间，我们将应收账款风险值划分为5个风险等级区间，就得到了应收账款风险等级标准，如表3所示。

风险值与应收账款回款可能性呈反向相关关系，风险值越低代表应收账款回款的可能性越大，相反，风险值越高代表应收账款的回款可能性就越小。因此，我们按照金融行业风险管理等级划分，就得到了应收账款风险等级划分标准，分别为正常、关注、次级、可疑、损失等五类。

三、电网资产风险评级模型应用

电网企业债权类资产可以结合资产的用户画像和定量及半定量评级结果，综合选择应收账款清收、诉讼、保理、重组、核销等处置方式，具体处置方式如表4所示。

表5为电网企业大工业客户电费应收账款的处置方式选择示例。

四、结论与展望

通过建立债权资产的风险评级模型，电网企业能够准确掌握该项资产的风险状态，有效强化了企业应收账款的管理质量及能力提升。一方面，可以有效帮助电网企业防范电费回收产生的坏账风险，加速现金周转，减少三角债的发生;另一方面，通过建立债权资产风险评级模型，可充分了解并掌握债务单位面临的行业状况、客户信用状况等信息，依托信息技术手段，通过大数据赋能，为电网企业搭建信用平台、发挥企业平台价值提供了有力保障，更有利于电网企业的稳定发展。

电网企业在本文构建的电网企业债权类资产风险评级模型的基础上，需进一步完善并优化评级模型的运行。主要从以下几方面进行完善应用：一是优化债权类资产管理过程中各类信息的收集标准，细化债权类资产风险影响因子，提高风险评级的准确性;二是完善债权资产全要素管控，从影响债权资产价值的各项风险全要素出发确定控制策略，形成债权资产全要素管理策略库;三是融入风险信息共享应用，通过将营销系统与风险信息共享应用平台对接，实现债权资产的在线实时监控，从而对电网企业应收账款价值进行监控与预警，最终实现债权资产价值风险精准管理的目标。

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